“Scikit apprend à identifier les fonctionnalités hautement corrélées” Réponses codées

Comment imprimer la corrélation avec une fonctionnalité de Pyhton

df[df.columns[1:]].corr()['LoanAmount'][:]
Expensive Earthworm

Scikit apprend à identifier les fonctionnalités hautement corrélées

# Create correlation matrix
corr_matrix = df.corr().abs()

# Select upper triangle of correlation matrix
upper = corr_matrix.where(np.triu(np.ones(corr_matrix.shape), k=1).astype(np.bool))

# Find index of feature columns with correlation greater than 0.95
to_drop = [column for column in upper.columns if any(upper[column] > 0.95)]
Calm Chinchilla

Réponses similaires à “Scikit apprend à identifier les fonctionnalités hautement corrélées”

Questions similaires à “Scikit apprend à identifier les fonctionnalités hautement corrélées”

Plus de réponses similaires à “Scikit apprend à identifier les fonctionnalités hautement corrélées” dans Python

Parcourir les réponses de code populaires par langue

Parcourir d'autres langages de code